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挑戰(zhàn)傳統(tǒng)集中式云計算架構(gòu),分布式云的核心要義是什么?

挑戰(zhàn)傳統(tǒng)集中式云計算架構(gòu),分布式云的核心要義是什么?

作者:向云而生 2022-03-10 09:56:03

云計算

分布式 分布式云實現(xiàn)算力重分布的目的,歸根結(jié)底還是為了適配新的業(yè)務(wù)模式,是算力需求從集中走向分散的根本性需求。

隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛落地,傳統(tǒng)集中式的云計算架構(gòu)受到了越來越多的挑戰(zhàn),我們的算力模型和存儲模型也潛移默化的產(chǎn)生了一些變化。

一、分布式云與近數(shù)據(jù)計算

所謂分布式云是相對于傳統(tǒng)集中式云而言的,隨著算力需求的分散,云資源的布局也相應(yīng)發(fā)生了變化,從物理集中的云架構(gòu)向分層分域的分布式云架構(gòu)轉(zhuǎn)型。具體來說,云平臺會根據(jù)需求的變化進行算力分成和下沉,原來集中式云數(shù)據(jù)中心會演進成”中心算力層+云管理和調(diào)度中心“為核心的核心層、以地域和行政架構(gòu)為牽引的區(qū)域算力中心以及面向現(xiàn)場和生產(chǎn)一線需求的邊緣計算層等分層分域的新型分布式架構(gòu)。

分布式云實現(xiàn)算力重分布的目的,歸根結(jié)底還是為了適配新的業(yè)務(wù)模式,是算力需求從集中走向分散的根本性需求。當(dāng)然,分布式云也不是一味的做拆分和分散化,實現(xiàn)了邏輯統(tǒng)一物理分散,實現(xiàn)四個方面的融合:

1. 資源融合

計算和存儲資源在管理上是融合,通過中心云管實現(xiàn)統(tǒng)一視圖的管理和互操作,通過服務(wù)目錄的整合,實現(xiàn)資源服務(wù)的交付;

2. 網(wǎng)絡(luò)融合

在過去的云架構(gòu)設(shè)計中,云內(nèi)網(wǎng)和云間網(wǎng)在管理和控制上是割裂的。從集中式云的云內(nèi)網(wǎng)到分布式云的云間網(wǎng),云內(nèi)網(wǎng)和云間網(wǎng)的融合,勢必成為趨勢了。過去很長一段時間網(wǎng)絡(luò)一直是云的瓶頸,站在分布式云的角度來說,網(wǎng)絡(luò)依然是瓶頸,云內(nèi)網(wǎng)、云間網(wǎng)和云接入網(wǎng)的融合很快就會進入視野;

3. 應(yīng)用融合

在現(xiàn)階段云被詬病最多的還是云與業(yè)務(wù)那種若即若離的關(guān)系。分布式云之所以推動算力重分布,就是為了讓算力更靠近應(yīng)用。在邊緣側(cè)實現(xiàn)應(yīng)用的時效性處理部分,在核心側(cè)實現(xiàn)應(yīng)有的集中管理和過程處理,這兩部分一定會融合到一起,實現(xiàn)高效的協(xié)同;

4. 數(shù)據(jù)融合

在分布式云的框架下,邊緣側(cè)不再像過去一樣只是負責(zé)數(shù)據(jù)的采集和傳輸,數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)被第一時間處理,從數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的粗加工到數(shù)據(jù)的告警以及一些數(shù)據(jù)的執(zhí)行,匯總數(shù)據(jù)和初步分析的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)胶诵膫?cè),這樣的好處是大大節(jié)省了帶寬,同時也極大地提高了邊緣側(cè)數(shù)據(jù)響應(yīng)和時效性。

邊緣側(cè)和核心側(cè),在資源、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和數(shù)據(jù)四個層面實現(xiàn)了融合,分布式云才是一個有機整體,分布式云的核心要義不在于分布式而是在于融合。

說完了分布式云,近數(shù)據(jù)計算就很容易理解了,跟分布式云的初衷是基本一致的,都是為了讓資源更好的為業(yè)務(wù)服務(wù),都是為了讓算力離應(yīng)用和數(shù)據(jù)更近。根據(jù)上面的分析,可以得出一個結(jié)論,大數(shù)據(jù)的趨勢正在導(dǎo)致計算范式的變化,尤其是將計算轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)的概念,我們稱之為近數(shù)據(jù)處理(Near Data Processing)。NDP是指將計算遷移到離數(shù)據(jù)更近的地方,減少數(shù)據(jù)的移動。數(shù)據(jù)的遷移往往在整個計算過程中占據(jù)極大的能耗開銷。邊緣存儲與存算一體化緊密結(jié)合,依靠設(shè)備或介質(zhì)的計算能力,直接在存儲控制器內(nèi)部執(zhí)行計算,在邊緣設(shè)備上可極大減少存儲器內(nèi)部的數(shù)據(jù)遷移開銷,在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中也能極大減少帶寬開銷,這將極大減輕云端的計算壓力。

二、邊緣存儲

邊緣存儲也是分布式云架構(gòu)中的一個重要環(huán)節(jié),隨著算力下沉,原有的集中式的云存儲模式也會發(fā)生架構(gòu)上的調(diào)整和變化,邊緣存儲成為重要的補充。邊緣存儲是邊緣計算的延伸概念,主要為邊緣計算提供實時可靠的數(shù)據(jù)存儲與訪問。邊緣存儲尚沒有明確的定義,但是相關(guān)的工程實踐已經(jīng)展開了。

1. 邊緣存儲的基本特點

與云存儲不同,邊緣存儲將數(shù)據(jù)從遠距離的云服務(wù)器端遷移到離數(shù)據(jù)更近的邊緣存儲設(shè)備端,具有更低的網(wǎng)絡(luò)通信開銷、交互延遲和帶寬成本,能為邊緣計算提供實時可靠的數(shù)據(jù)存儲和訪問。邊緣存儲和邊緣數(shù)據(jù)中心在地理上是分布式的,與業(yè)務(wù)需求呈現(xiàn)一樣的分布趨勢。這種分布式結(jié)構(gòu)使數(shù)據(jù)能夠及時地就近存儲,為邊緣計算關(guān)鍵任務(wù)的實時性數(shù)據(jù)存儲和訪問提供了保障。

2. 邊緣存儲的異構(gòu)特性

邊緣存儲一般來說會呈現(xiàn)異構(gòu)的特點,主要是水平和垂直兩個層面。在水平側(cè),不同類型的邊緣端側(cè)設(shè)備一般會采用不同的存儲介質(zhì),F(xiàn)lash等非易失性介質(zhì)和SAS、SATA硬盤相結(jié)合的方式,還體現(xiàn)在多種存儲系統(tǒng)的使用。

在垂直側(cè),垂直多層次異構(gòu)是指根據(jù)距離大型集中式云數(shù)據(jù)中心的遠近,邊緣存儲可分為3個層次:邊緣設(shè)備、邊緣云節(jié)點、分布式數(shù)據(jù)中心,不同層次對應(yīng)不同的存儲系統(tǒng)。不同層次的存儲系統(tǒng)需要相互協(xié)作,通過多層次、多級別的數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取策略優(yōu)化邊緣數(shù)據(jù)的存儲和訪問。

3. 邊緣存儲的融合部署

邊緣存儲需要實現(xiàn)邊緣節(jié)點內(nèi)部部署,為邊緣計算提供高速的本地數(shù)據(jù)資源訪問,滿足邊緣應(yīng)用的實時性需求,在本地最大限度地控制訪問內(nèi)部存儲設(shè)備,監(jiān)測控制數(shù)據(jù)存儲的位置,實時調(diào)整數(shù)據(jù)的冗余策略,面向數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)進行加密或其他預(yù)處理,增強數(shù)據(jù)安全性。邊緣存儲在形式上,也可以是中心化的架構(gòu),也可以是非中心化的架構(gòu)。

中心化架構(gòu)在具體部署角度來看,就是在分布式存儲在邊緣節(jié)點的場景化應(yīng)用,只不過比通常場景更輕量化。還有一種去中心化的邊緣存儲,核心思想就是多個邊緣設(shè)備之間可以自組織地建立去中心化分布式存儲網(wǎng)絡(luò)。隨著邊緣設(shè)備數(shù)量激增,該架構(gòu)具有很大的潛力。

4. 邊緣存儲與MEC

邊緣存儲作為一種存儲架構(gòu)的演進模式,實際上是邊緣計算概念和模式的延伸,會依托算力重分布和邊緣應(yīng)用以及MEC的發(fā)展而逐步落地,不會獨立存在,會依托于MEC的場景化應(yīng)用,比如視頻監(jiān)測、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人機、車聯(lián)網(wǎng)、智慧醫(yī)療、智慧交通等等,場景會越來越豐富。

沒有什么是永恒不變的,還是那句話,概念不重要,重要的是持續(xù)演進的架構(gòu)以及敏捷多變的業(yè)務(wù)需求。


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